Siber Güvenlik

Siber Güvenlik ve VeriBilimi

Cisco Eğitimleri: Siber Güvenlik

Siber Güvenlik ve Bilmeniz Gereken Son Trendler

Hazırlanıyor 😁

En Popüler Makine Öğrenim Araçlarından 8 Tanesi

Devamını oku ...

Prompt Mühendisliği

Prompt Engineering ile Yapay Zekayı Yönlendirme :

LLM Türleri? (Types of LLMs)

Base LLM (Temel LLM), dil modellemesinin temelini oluşturur. Bu modeller, bir cümlenin devamında gelebilecek token’ı (kelimeyi) tahmin etmek üzere eğitilmişlerdir. Örneğin: Bir kullanıcı “Güneş doğduğunda…” yazdığında, model “gökyüzü kızarıyor” gibi bir tahminde bulunabilir.

Instruction Tuned LLM (Talimatla Ayarlanmış LLM), belirli görevleri daha iyi yerine getirebilmek için specific instructions (spesifik talimatlar) ile fine-tune yapılmış modellerdir. Örneğin: Bir kullanıcı “Bir pizza tarifi yaz” dediğinde, model adımları ve malzemeleri içeren bir tarif üretir.

RLHF LLM (Reinforcement Learning with Human Feedback ile Geliştirilmiş LLM), insan geri bildirimiyle geliştirilmiş ve ahlaki değerlere uygun davranışları teşvik etmek için eğitilmiş modellerdir. Örneğin, OpenAI’nin ChatGPT modeli, insan geri bildirimiyle geliştirilmiş bir RLHF LLM örneğidir.

— Prompt Engineering Nedir?

Prompt engineering, yapay zeka modellerine, özellikle dil tabanlı modellere, istenen yanıtları almak için özel olarak tasarlanmış girdiler (komutlar) sağlama sürecidir. Bu, modelin nasıl tepki vereceğini, hangi bilgileri vereceğini ve bu bilgileri nasıl ifade edeceğini etkileyen bir sanat ve bilim karışımıdır.

— Neden Önemlidir?

Yapay zeka modelleri, verilen komutların kalitesine göre değişiklik gösteren yanıtlar üretir. Etkili bir prompt engineering, modellerin daha doğru, alakalı ve kullanışlı bilgiler sağlamasını mümkün kılar. Bu, iş dünyasından eğitime, sağlık hizmetlerinden yaratıcı endüstrilere kadar geniş bir yelpazede uygulamaları olan bir beceridir.

— Prompt Engineering’in Temelleri

Modeli Anlama: Başarılı bir prompt engineering için öncelikle kullanılan yapay zeka modelinin kapasitelerini ve sınırlamalarını anlamak gerekir.

Açık ve Öz İletişim: Modellere verilen komutlar açık ve anlaşılır olmalıdır.

Prompt Engineering başarısı, kaçınılması gerekenlerin değil, gerçekleştirilmesi gerekenlerin net tanımında yatar.

Sonuçları Optimize Etme: Farklı komutlar deneyerek modelin verdiği yanıtların nasıl optimize edilebileceğini keşfetmek önemlidir.

Temel Teknikler:

Role-playing: Modelinizin farklı rolleri üstlenmesini sağlayarak, daha odaklanmış yanıtlar alabilirsiniz. Örnek: “Bir tarihçi olarak, Osmanlı İmparatorluğu’nun yükselişini açıklayın” prompt’u, modelin tarihçi gibi düşünüp, derinlemesine bir analiz yapmasını sağlar.

Iterative Refinement: Geniş bir konseptle başlayıp, modelin yanıtlarına göre prompt’u geliştirin. Örnek: “Dünya barışı hakkında bilgi ver” prompt’u ile başlayıp, modelin verdiği yanıtlara göre daha spesifik sorulara yönelin.

Feedback Loops: Modelden aldığınız yanıtları kullanarak, sonraki prompt’larınızı şekillendirin. Örnek: “Bir önceki cevabınızda bahsettiğiniz ekonomik faktörleri detaylandırın” gibi.

İleri Teknikler:

Zero-shot Prompting: Modelin eğitimi sırasında karşılaşmadığı durumlarla sınayın. Örnek: “Bir uzay gemisinin Mars’taki ilk inişi nasıl olurdu?” Bu, modelin yaratıcılığını ve problem çözme yeteneğini sınar.

Few-shot Prompting/In-context Learning: Modelinize birkaç örnek göstererek, istenen yanıt türünü öğretin. Örnek: “Bu cümleleri İngilizceden İspanyolcaya çevir: [Birkaç örnek cümle]. Şimdi, bu yeni cümleyi çevirin: [Yeni cümle].”

Chain-of-Thought (CoT): Modeli, bir sorunu çözerken adım adım düşünmeye yönlendirin. Örnek: “Bu matematik problemi nasıl çözülür: [Problem]. Adım adım düşünerek çözümü gösterin.”

Fotoğrafı Çeken